Speech Analytics, o la evaluación de la atención al cliente que estamos brindando en cada momento, se puede automatizar gracias a la Inteligencia Artificial para el contact center.

Esta tecnología es capaz de analizar millones de datos, clasificarlos y presentar una valoración en solo unos segundos, lo que significa que podemos evaluar todas y cada una de las conversaciones que se han llevado a cabo con solo pedirlo.

Los cinco pasos que debemos seguir para conseguir los mejores resultados son:

1. DEFINIR OBJETIVOS Y MÉTRICAS

Primero, es necesario determinar qué elementos de la conversación queremos que el bot tenga en cuenta; por ejemplo, cortesía, capacidad de resolver un problema, cumplimiento de un protocolo, etc.

Una vez sabemos lo que queremos medir, debemos establecer métricas para cada aspecto, como, por ejemplo, utilizar una puntuación del 0 al 10 o hacer una análisis cualitativo.

2. ADQUIRIR UN BOT

Para conseguir un Speech Analytics de calidad, el bot debe ser capaz de hacer resúmenes. Esto significa que vamos a necesitar IA generativa con un modelo NLP (Natural Language Processing), que procese el lenguaje y evalúe el contenido.

¡Importante! Si queremos supervisar las llamadas de nuestro contact center, también debemos asegurarnos de que el bot sea capaz de transcribir voz a texto, es decir, que cuente con un modelo ASR (Automatic Speech Recognition).

3. ADQUIRIR POWER BI

Esta herramienta desarrollada por Microsoft nos permite tener gráficos personalizados con la información que la IA extraiga de todas las conversaciones, al igual que tablas dónde se recogerá el análisis y resumen de cada una de las llamadas.

4. DESARROLLAR EL WORKFLOW

Una vez dispongamos del bot y de Power BI, deberemos crear el flujo de acciones que seguirá la IA para recoger, analizar y enviar la información para que se sincronice dentro de Power BI.

Si, por ejemplo, necesitamos que el bot nos dé una evaluación de una llamada que contenga un resumen, la valoración de la cortesía del agente y la transcripción de la llamada, deberemos crear este flujo:

Paso 1 –  Petición del usuario

El proceso comienza cuando preguntamos: “¿Qué agente y qué llamada?”

Paso 2 –  Identificación de llamada

El bot buscará la llamada específica en la base de datos, utilizando la información que le hemos dado (nombre del agente, fecha y hora de la llamada, o cualquier identificador único).

Paso 3 –  Transcripción del audio

Una vez haya encontrado el archivo de audio, realizará una transcripción del archivo y lo convertirá a texto.

Paso 4 –  Análisis y resumen de la llamada

El bot analizará la conversación para evaluar los aspectos que hemos definido en el primer punto.

Si uno de los aspectos es la «cortesía del agente», el modelo buscará indicadores de cortesía en la conversación, como el uso de palabras educadas, tono respetuoso, etc.

Luego, asignará calificaciones o etiquetas a los aspectos específicos según las métricas que hayamos definido (por ejemplo, una puntuación de 1 a 10).

Para hacer un resumen de la conversación, buscará los puntos clave como el motivo de la llamada, la solución que el agente ha dado y cualquier problema relevante.

Paso 5 –  Generación del reporte EN POWER BI

El bot compilará la transcripción, el resumen y las evaluaciones para enviárselas a Power BI y la herramienta sincronizará la información cada hora.

5. CONFIGURAR APIs

Una vez definido el proceso, hay que tener en cuenta dos cosas. Por un lado, si estamos usando una herramienta de terceros para la transcripción y el análisis, deberemos verificar que la API funcione con el bot.

Por otro lado, debemos configurar la API que permita que el bot y Power BI se integren y puedan automatizar la creación de informes.

CONCLUSIONES FINALES

Tras seguir estos pasos, nuestro bot ya estará listo para que, a través de Power BI, evaluemos todas las conversaciones que se mantienen en el contact center.

Solo quedará hacer pruebas y ajustes del modelo, desplegar el sistema y, como siempre, monitorizar su desempeño.

No hace falta decir que, también a nivel interno, deberemos asegurarnos de que el personal sepa cómo usar Power BI y que, a nivel técnico, nos aseguremos de que la IA sigue las normativas de privacidad y seguridad para no incumplir con la RGPD.

Si este proceso es muy complejo para tu equipo o no dispones de alguien capacitado para montar un bot, no dudes en ponerte en contacto con nuestro equipo técnico para que te eche una mano.

La entrada Cómo utilizar IA para supervisar conversaciones en el contact center se publicó primero en Enreach ES.

La IA en atención al cliente tiene muchas facetas, y una de ellas es utilizar AI Agents  para ayudar a los supervisores o managers del equipo a formar y a apoyar en el día a día tanto a los agentes que acaban de llegar como a aquellos que llevan años en el equipo.

Mantener al departamento formado siempre va a colaborar en la mejora de su desempeño, porque, realmente, es imposible ofrecer la mejor de las experiencias a un cliente si no se tienen los conocimientos pertinentes, ya que esto obliga a poner en espera al usuario para consultarlos.

Pero, quizás, el aspecto más importante para el sector sea mejorar el compromiso de los agentes. No es un secreto que el contact center tiene un problema preocupante con la falta de retención de talento, y es que el constante trato con el cliente requiere mucha energía.

Por ello, es importante proporcionar a los agentes una herramienta que pueda solucionar todas sus respuestas al instante y evitar estrés y tensión por no ser capaces de resolver la duda de un cliente, contribuyendo, de esta forma, a su bienestar.

4 CASOS DE USO DE LA IA PARA FORMAR A LOS AGENTES

1. AI AGENT COMO BASE DE CONOCIMIENTO INTERNO

Imagina un ChatGPT para uso interno, integrado en el programa del call center y listo para recibir preguntas.

Tanto los nuevos agentes como aquellos que atienden una consulta fuera de su especialidad pueden consultar rápidamente, durante una llamada o un mensaje, un procedimiento, una política, información sobre un productoo la solución a una incidencia recurrente.

Esto nos permite abrir miras y distribuir el conocimiento entre todos los miembros del equipo, evitando la existencia de silos de información.

2. AI AGENT COMO SIMULADOR DE INTERACCIONES CON CLIENTES

En un entorno completamente privado, se puede programar un simulador con un AI Agent para que emule al cliente y el agente pueda practicar sus respuestas.

A su vez, el AI Agent puede evaluar al agente, destacar puntos de mejora y alabar los aciertos, acompañándolo, de esta forma, en su proceso de formación.

3. AI AGENT PARA INTERVENCIONES PROACTIVAS

Al igual que existen los copilots en buscadores o en los CRM, los proveedores de IA en el contact center ya están desarrollando AI Agents proactivos que sugieren textos para responder o que envían consejos durante una conversación.

Estos AI Agents, por ejemplo, pueden sugerir los próximos pasos a seguir o proporcionar una solución a un problema.

El AI Agent está constantemente analizando las interacciones y evaluando, según los parámetros en los que lo hayamos programado, para lanzar sugerencias completamente proactivas que, a criterio de los agentes, se pueden aplicar o no.

4. AI AGENT PARA SPEECH ANALYTICS

Los supervisores o managers ahora pueden evaluar todas las conversaciones que mantienen los agentes.

Podemos programar al bot para que nos envíe informes sobre aquellas conversaciones que ha clasificado como experiencias negativas.

Además, el bot puede elaborar un resumen de la conversación, puntuar aspectos como la empatía y la capacidad de resolución, y, si es necesario, adjuntar una transcripción completa.

A la hora de las reviews, podemos generar informes con evaluaciones objetivas realizadas por la IA, lo que nos ayudará a presentar evidencias y a identificar rápidamente qué formación necesita cada agente.

¿QUIERES QUE UN AI AGENT FORME PARTE DE TU EQUIPO DE ATENCIÓN AL CLIENTE?

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Implementar sistemas de automatización en el contact center es sinónimo de aumentar el nivel de servicio, reducir tiempos de espera, mejorar la experiencia de cliente y de agente, distribuir mejor los recursos y aumentar la eficiencia.

Cuando aplicamos Inteligencia Artificial en el contact center, además de todas las ventajas anteriores, podemos tomar decisiones estratégicas a partir de datos que nunca habíamos podido medir, como por ejemplo, cuántos clientes nos han llamado por “X” motivo o cuál es el desempeño de los agentes en cada interacción.

La reciente democratización de la IA hace que el sector del contact center todavía esté en una fase de descubrimiento y testeo, así que hoy demostraremos su potencial a través de ocho casos de uso.

1. RESOLUCIÓN DE PREGUNTAS FRECUENTES

Los AI Agents son capaces de responder las dudas que más nos plantean los consumidores. Cuando estamos entrenando al bot a reconocer este tipo de consultas podemos: o bien especificar la respuesta que debe dar, o por el contrario, dejar que la genere automáticamente tras revisar manuales, páginas web o historiales de conversación.

Nota: la propia Inteligencia Artificial nos ayudará a detectar y añadir nuevas FAQs en el futuro.

Caso de uso

Un cliente visita nuestra página web para consultar la política de devoluciones. Tras no encontrar el apartado, y en vez de llamar a atención a al cliente, el usuario puede acceder al chat online de nuestra web y recibir instrucciones del AI Agent.

2. SERVICIO AUTOMÁTICO

Además de contestar preguntas sencillas, los bots tienen la capacidad de ejecutar tareas más complejas que requieren, por ejemplo, conectarse a una base de datos o enviar documentación.

Caso de uso

Un cliente llama a atención al cliente para cambiar su cita médica y nuestro callbot cualifica su intención. Tras entender la petición, el bot identificará al usuario pidiéndole el DNI, accederá al sistema citas y propondrá una nueva fecha y hora. Una vez acordada la nueva cita, la IA registrará el cambio en el sistema.

3. GESTIÓN DE TICKETS

Los bots con Inteligencia Artificial son capaces de automatizar la creación y actualización de tickets para reducir el tiempo de After Call Work (ACW).

Si durante la calificación de la intención, el bot reconoce que no puede ayudar al cliente, transferirá la conversación al mejor agente disponible, y a su vez, creará un ticket dentro del sistema.

Nota: si el cliente llama para hacer un seguimiento de una incidencia que ya está registrada, también podemos entrenar al bot para que actualice el ticket asociado.

Caso de uso

Un cliente llama al contact center porque no tiene luz en su domicilio y nuestro callbot cualifica su intención. Después de identificar al cliente, accederá al sistema de ticketing y creará un nuevo ticket cumplimentando todos los campos necesarios.

4. SPEECH ANALYTICS

La IA también puede beneficiar a los supervisores o responsables del contact center ya que, dada su capacidad de analizar un gran volumen de datos, les puede ayudar a realizar informes detallados para evaluar a los agentes.

Caso de uso

El responsable de atención al cliente puede elaborar un informe de un miembro de su equipo donde conste la nota media de su desempeño basada en el nivel de servicio, el tono y la eficiencia.

5. ANÁLISIS DE PUNTOS DE FRICCIÓN

Los responsables de Customer Experience (CX) también se beneficiarán de lo que ofrece la Inteligencia Artificial a nivel de análisis. Como el bot recopila datos tras cada interacción, es muy sencillo detectar que puntos de fricción se encuentran los clientes cuando contactan con atención al cliente.

Caso de uso

El CX manager de una aerolínea puede saber rápidamente cuántas personas han llamado para reclamar que han perdido su equipaje.

6. TRANSCRIPCIÓN DE LAS LLAMADAS

Esta potente tecnología también es capaz de transcribir todas las llamadas en tiempo real. A parte de redactar un documento dónde se separa lo que ha dicho el cliente de lo que ha contestado el agente, también podemos programar al bot para que haga un resumen de la conversación y/o la etiquete.

Caso de uso

Un agente está hablando con cliente, en vez de estar tomando notas, puede estar cien por cien centrado en resolver su incidencia. A posteriori, tampoco deberá tipificar la conversación y podrá atender a la siguiente persona en la cola.

7. SOPORTE PARA EL AGENTE

Además de liberar a los agentes de numerosas tareas administrativas, la Inteligencia Artificial también se puede programar para asistir a los operadores cuando están interactuando con los clientes.

Ya sea en forma de ChatGPT interno al que puedan escribir mientras están en una llamada para resolver una duda de un producto/servicio, como en forma de bot proactivo que analiza en tiempo real la conversación y les sugiere respuestas.

Caso de uso

Un agente de atención al cliente está en una llamada con un consumidor que tiene una incidencia técnica. En vez de transferir la llamada al departamento técnico, puede escribir en el ChatGPT interno. El bot revisará los manuales y proporcionará le una respuesta inmediata.

8. PERSONALIZACIÓN DE EXPERIENCIAS

La IA generativa es capaz de recomendar productos/servicios basándose en las respuestas de los usuarios. Para ello debemos alimentar al bot con nuestro portfolio de productos/servicios y sus buyer persona.

Caso de uso

Un usuario llega a la página de un banco porque necesita contratar una tarjeta de crédito. Este se dirige al AI Agent para preguntar qué tipos de tarjetas existen y cuál es la mejor para él. El bot le pregunta por sus hábitos de consumo y, en base a las respuestas, recomendará la tarjeta más adecuada.

CONCLUSIONES FINALES

Todavía existe mucha incertidumbre sobre cómo aplicar la Inteligencia Artificial en el contact center. Al contrario de lo que muchos piensan, esta tecnología no tiene la capacidad de remplazar a los humanos, pero sí puede replicar la forma en la que nos comunicamos y la metodología que seguimos para realizar tareas administrativas.

Las soluciones de IA para atención al cliente impactan positivamente en muchos aspectos que son vitales para las empresas, como la experiencia de cliente y, desde hace unos años, la experiencia de agente.

Por eso no es de extrañar que tras su implementación, incremente nuestro NPS, aumenten nuestras ventas cruzadas y disminuya la tasa de rotación.

¿Quieres descubrir el poder de la Inteligencia Artificial para tu contact center? Llámanos al 900 670 750 o rellena este formulario.

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En este post encontrarás aquellos programas imprescindibles para ejecutar las tareas diarias de un contact center y, muy importante, avanzar en la mejora continua.

1. SOFTWARE DE CONTACT CENTER: COMUNICACIONES

Es imposible concebir un equipo de atención al cliente sin un software de contact center desde el que comunicarse con los clientes mediante llamadas, chat, email, WhatsApp… O sin un panel para que los supervisores midan el nivel del servicio, o un panel de agente desde donde contestar a los clientes. 

El software de contact center es la esencia. 

2. PROGRAMA PARA GESTIONAR CLIENTES: CRM, ERP O TICKETING

Es imprescindible disponer de un programa para gestionar los clientes, desde sus datos de contacto a servicios contratados, comunicaciones, dejar anotado lo conversado con ellos, etc. Este programa es un CRM, un ERP o una herramienta de ticketing, en base de las necesidades del call center. 

3. HERRAMIENTAS DE BUSINESS INTELLIGENCE: DECISIONES BASADAS EN DATOS

Utilizando los datos extraídos del software de contact center, estos programas te permiten crear informes dinámicos en tiempo real y analizar una gran cantidad de datos de manera visual.

4. PROGRAMA DE SPEECH ANALYTICS: MEJORA CONTINUA

Bajo el mindset de mejora continua de procesos las herramientas de Quality Management utilizan tecnologías como la inteligencia artificial y el análisis conversacional para analizar todas las interacciones que tienen lugar en el centro de atención al cliente. Se usan para agilizar las auditorías y trabajar en la mejora continua.

5. SOFTWARE DE SPEECH ANALYTICS: ANÁLISIS DE CONVERSACIONES

Con las grabaciones almacenadas en tu programa de contact center, estas herramientas facilitan la escucha y el análisis de millones de llamadas y chats. 

6. GESTOR DE CAMPAÑAS: MARCADOR AUTOMÁTICO

Importante: este programa solo es necesario cuando un contact center emite llamadas. 

Los automarcadores liberan a los agentes de marcar uno a uno los dígitos de un número de teléfono, aumentan el tiempo de conversación y el volumen de llamadas que mantienen al día.

Solicita una demo llamando a nuestro equipo de expertos al 900 670 750 o escribiendo en el chat que se encuentra más abajo.

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